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✓ 涉及多个明显不同的子任务
✓ 需要多种不同类型的处理（分析、生成、验证）
✓ 单个提示词效果不稳定
✓ 输出结果过长或结构复杂
✓ 后续步骤需要前序步骤的结果适合分解的任务：
- 文档处理流水线：提取 → 分析 → 总结 → 生成报告
- 多语言内容创作：构思 → 写作 → 审核 → 翻译
- 数据分析报告：数据理解 → 分析 → 可视化建议 → 报告生成
- 代码生成：需求分析 → 设计 → 编码 → 测试用例生成
不适合分解的任务：
- 简单翻译
- 单一格式转换
- 简短文本生成示例：客户反馈分析
阶段 1：输入处理
- 清洗和标准化反馈文本
- 识别语言和翻译（如需要）
阶段 2：分析处理
- 情感分类
- 主题提取
- 问题识别
阶段 3：输出生成
- 统计汇总
- 洞察提炼
- 报告格式化示例：技术文档生成
模块 1：结构规划
- 生成文档大纲
模块 2：内容生成
- 各章节内容创作
模块 3：技术验证
- 代码示例验证
- 技术准确性检查
模块 4：格式优化
- 格式标准化
- 术语一致性检查示例：智能客服路由
节点 1：意图识别
- 判断用户意图类别
节点 2：路由决策
- 根据意图选择处理路径
节点 3A：产品咨询处理
节点 3B：订单查询处理
节点 3C：投诉处理❌ 混合职责：
提示词：分析用户评论的情感，提取关键词，生成回复，并翻译成英文
✓ 单一职责：
步骤 1：情感分析
步骤 2：关键词提取
步骤 3：回复生成
步骤 4：翻译定义接口：
步骤 1 输出 → 步骤 2 输入
输出格式：
{
"sentiment": "positive",
"confidence": 0.85,
"raw_text": "原始文本..."
}
步骤 2 必须能处理此格式❌ 过细（增加额外开销）：
步骤 1：读取文本第一句
步骤 2：读取文本第二句
...
❌ 过粗（回到单提示词问题）：
步骤 1：完成所有处理
✓ 适度：
步骤 1：文本预处理（清洗、分段）
步骤 2：核心分析
步骤 3：结果整合步骤 1：输入 A → 输出 B
测试：给定 A，验证 B 是否正确
步骤 2：输入 B → 输出 C
测试：给定 B，验证 C 是否正确
如果步骤 2 出问题，可以单独调试步骤 21. 分析任务
├── 理解最终目标
├── 识别核心子任务
└── 确定依赖关系
2. 设计分解方案
├── 选择分解策略
├── 定义步骤边界
└── 设计数据流转
3. 实现各步骤
├── 为每个步骤设计提示词
├── 定义输入输出格式
└── 实现步骤连接逻辑
4. 测试和优化
├── 单步骤测试
├── 端到端测试
└── 迭代优化